Реферат: Цифровая обработка сигнала (Digital Signal processing)
VI. Передаточные функции фильтров.
Передаточные функция фильтра называется отношением выходного сигнала на входной сигнал.
- передаточная функция.
С учетом формул линейного фильтра получаем:
- для 1-го
фильтра (порядок)
Порядок фильтра определяется от N или М.
VII. Нули и полюса фильтров.
Если исследовать передаточную характеристику фильтров, то можно обнаружить два экстремальных варианта:
1. Числитель = 0.
2. Знаменатель с 0.
1) Если числитель = 0, тогда передаточная характеристика равна 0 и можно получить нулевые значения фильтра. Полоса затухания – нулевой фильтр.
2) Если же знаменатель =0, тогда передаточная характеристика фильтра бесконечная и тогда получаем полюса фильтров или резонансные частоты фильтров.
VIII. Фильтр 1-го порядка с одним нулем и с одним полюсом.
Самый простой фильтр, который имеет один полюс и один нуль можно описать следующим образом:
Передаточная характеристика этого фильтра будет следующей:
-
и этот фильтр имеет один нуль.
когда
Z = - а
Схема фильтра выглядит следующим образом:
X(n) g Y(n)
Если рассматривать частотные характеристики этого фильтра, то они будут выглядеть так:
 |
|
 |
Фильтр с одним полюсом:
Частотные характеристики этого фильтра выглядят следующим образом:
X(n) Y(n)
A A
r=0.99 r=0.5 r=0.25 f r=-0.25 r=-0.5 r=-0.99 f
IX. Фильтры 2-го порядка с нулями и полюсами.
Фильтр 2-го порядка описываются уравнением:
Тогда передаточная характеристика этого фильтра выглядит следующим образом:
- два нуля и два полюса.
- нули.
-
полюса.
Если пропускать нули через фильтр 2-го порядка, то получится следующая картина:
 |
|||
 |
|||
W
Полюс нуль
X. Топология цифровых фильтров.
Топология говорит о том, как можно расположить линии задержки с тем сигналом, который нам необходим.
Если система линейная, то порядок включения целей в фильтр не имеет значения.
Пример:
X(n) Y(n)
II семестр.
Тема: Методы использования цифровой обработки сигналов для создания практических систем распознавания речи.
1. Для чего используются цифровые методы обработки сигналов при создании практических систем распознавания речи?
1) Для того, чтобы уменьшить объем обрабатываемой информации.
2) Для того, чтобы найти наиболее оптимальные признаки, которые описывают речевой сигнал.
3) Для того, чтобы увеличить скорость работы реальных или практических систем.
4) Для того, чтобы снимать шумовые ненужные сигналы из полезного сигнала.
5)Для того, чтобы сегментировать или маркировать речевой сигнал на фонетические элементы, которые соответствуют письменному тексту.
6) Для того, чтобы упростить аппаратуру передач и приема речевой информации.
В этих целях используют цифровые методы обработки сигналов.
2. Основные элементы акустической теории речеобразования.
Фант – шведский ученый разработал теорию, согласно которой они создали математическую модель речеобразования. Эта модель используется для того, чтобы создать искусственные системы синтеза речи и для того, чтобы понимать сам процесс речеобразования.
1. Классификация
X(t)
Ua
t 
1) Аналоговые сигналы бывают двух типов:
· Стационарные (характеристики не меняются по времени).
· Не стационарные.
Для того, чтобы обрабатывать сигналы на ЭВМ аналоговые сигналы необходимо квантовать или дискретовать.
2) Дискретные сигналы.
Они описываются решетчатой функцией. Значение функции лежит
в определенных пределах 
Дискретные сигналы измеряются через определенный интервал времени Т, который над интервалом дискретизации.
Сигнал можно описать следующим образом:
X(t)
Ua
T
10t t
